Guida a Real-ESRGAN (2026): pesi, download, GUI e ncnn-vulkan

Dopo cinque anni su GitHub e 36.500 stelle, Real-ESRGAN resta uno dei riferimenti gratuiti per ingrandire immagini statiche e contenuti anime. È distribuito con licenza BSD-3-Clause e, nella versione ncnn-vulkan, funziona allo stesso modo con GPU AMD, Intel e NVIDIA. Per i video reali lunghi, però, non è più la scelta giusta.

Real-ESRGAN nel 2026: dove resta imbattibile e dove no

Il suo punto di forza è l'accessibilità: l'intera pipeline è gratuita, gira offline e non privilegia una marca di GPU rispetto alle altre. Sui video, invece, soffre perché tratta ogni fotogramma separatamente. Anche il restauro pesante non è il suo terreno ideale: come spiega il paper ICCVW 2021, è una GAN addestrata esclusivamente su degradazioni sintetiche, pensata per rendere più nitido il dettaglio esistente piuttosto che ricrearlo.

Il giudizio degli utenti nei thread di r/upscaling su Reddit si può riassumere così:

"Lento da morire, ma il risultato è discreto." - u/ChemistryAdorable956, r/upscaling

I modelli disponibili: x4plus, x2plus, anime_6B e gli altri

La scelta del modello conta più dell'applicazione con cui lo si esegue. Tutti e sei i pesi rilasciati sono disponibili nella pagina Releases del progetto ufficiale.

Attenzione al formato: la build portabile ncnn non usa affatto file .pth. Include invece modelli già convertiti in .param/.bin nella cartella models; i download .pth servono quindi soltanto per la procedura Python. C'è un'altra particolarità segnalata nel README: la demo online ufficiale espone solo il modello anime 6B, quindi non usatela per valutare la qualità sulle fotografie.

Metodo 1: ncnn-vulkan portabile, senza CUDA né Python

Il modo più rapido per iniziare è scaricare l'eseguibile portabile dalla pagina delle release di Real-ESRGAN-ncnn-vulkan. L'ultima release, v0.2.0 del 24 aprile 2022, offre tre zip: Windows da 2,2 MB, Ubuntu da 3,7 MB e macOS da 8,5 MB. Estraete l'archivio, aprite un terminale nella cartella e lanciate:

./realesrgan-ncnn-vulkan -i input.png -o output.png -n realesrgan-x4plus -s 4

Non servono CUDA, PyTorch o Python: il README ufficiale conferma il supporto alle GPU Intel, AMD e NVIDIA tramite Vulkan. Se indicate una cartella con -i anziché un file, il programma elabora in batch tutti i JPG, PNG e WebP al suo interno.

Ci sono due limiti noti, entrambi documentati nel README: la build ncnn non ha un equivalente di outscale, e la divisione in tile con successiva ricomposizione può creare incoerenze a blocchi, producendo risultati leggermente diversi dal percorso PyTorch. Anche usare -s 2 con i pesi x4plus, nativi 4x, è una trappola: l'opzione lo consente, ma alcuni utenti segnalano un output compromesso.

"realesrgan-ncnn-vulkan: impostare una scala diversa da 4 rompe l'output. Ma che succede?" - @hogehoge61, X

Se vi serve un risultato 2x, usate i pesi x2plus attraverso una GUI oppure con Python, invece di forzare quell'opzione.

Metodo 2: Python e PyTorch per tutte le funzioni

Il percorso Python è quello che espone l'intero set di funzionalità del progetto. Lo script inference_realesrgan.py è incluso nel repository stesso; la procedura di installazione indicata dal README ufficiale richiede Python 3.7+ e PyTorch 1.7+:

git clone https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN.git
cd Real-ESRGAN
pip install -r requirements.txt
python setup.py develop
python inference_realesrgan.py -n RealESRGAN_x4plus -i inputs -o results --face_enhance
python inference_realesrgan.py -n RealESRGAN_x2plus -i inputs -o results

Ecco cosa offrono le opzioni aggiuntive:

• --face_enhance esegue GFPGAN sui volti rilevati; il secondo comando è la ricetta nativa a 2x per le fotografie.
• --outscale consente fattori di output arbitrari, ad esempio 3,5x, ma il README chiarisce che si tratta di un ridimensionamento LANCZOS4 dell'output 4x, non di una scala nativa.
• Il supporto per canale alpha, immagini in scala di grigi e immagini a 16 bit, secondo il README, è disponibile solo nel percorso Python.
• L'inferenza usa fp16 per impostazione predefinita; aggiungete --fp32 per la precisione completa.

Metodo 3: le GUI Upscayl e Real-ESRGAN GUI

Se preferite trascinare cartelle senza passare dal terminale, Upscayl è l'opzione più diffusa: un'app desktop gratuita con licenza AGPL per Windows, macOS e Linux, basata su Real-ESRGAN e Vulkan. Offre code batch per le cartelle, un secondo passaggio "Double Upscayl" per JPEG molto compressi, funzionamento offline dopo l'installazione e output fino a 16x in PNG/JPG/WebP. Il sito ufficiale raccomanda una GPU dedicata compatibile con Vulkan.

L'alternativa più leggera è realesrgan-gui di TransparentLC, un front-end Tkinter multipiattaforma che può pilotare anche Real-CUGAN e, quando disponibile, preferisce il binario più recente upscayl-ncnn. Scegliete Upscayl per un'esperienza batch più curata; scegliete la CLI se vi servono script, pipeline ffmpeg o un controllo preciso del modello.

Anime o fotografie: il modello va scelto in base al contenuto

Anime, tavole manga e line art richiedono anime_6B. Il README ufficiale lo descrive come un modello per immagini anime ottimizzato per dimensioni molto più contenute, e il progetto stesso rimanda a un confronto con waifu2x. Per le fotografie scegliete x4plus, oppure x2plus se basta raddoppiare la risoluzione. Fonti compresse o rumorose, come vecchie scansioni, JPEG pesantemente compressi e screenshot, sono il caso d'uso di realesr-general-x4v3: il parametro -dn, documentato nel README per questo modello, serve proprio a bilanciare la pulizia con l'eccessiva levigatura per cui questa famiglia è nota.

C'è un errore ricorrente evidenziato dagli utenti di r/upscaling: usare pesi anime su persone reali può generare volti instabili e pieni di glitch. La prima risposta in quel thread, di u/Green-Cucumber8507, chiede infatti: "Quale variante del modello?" Per i ritratti con volti ben visibili, conviene passare da Python con --face_enhance, così GFPGAN recupera ciò che l'upscaling tende a smussare.

Problemi frequenti e come risolverli

"Vulkan device not found" o crash immediati

Procedete in quest'ordine:

1. Aggiornate anzitutto il driver della GPU.
2. Verificate che la scheda supporti Vulkan; la guida alla risoluzione dei problemi di Upscayl per Windows spiega come effettuare il controllo.
3. Su laptop e desktop con doppia GPU, forzate l'app a usare la GPU dedicata nelle impostazioni grafiche del sistema.

Chiusure silenziose e cartella models

Se l'eseguibile va in segfault o si chiude senza messaggi d'errore, controllate prima -m: deve indicare una cartella che contiene i file dei modelli convertiti. Tenete l'eseguibile e la relativa cartella models insieme, esattamente come distribuiti.

VRAM esaurita sui video: flusso di lavoro da 8 GB

Nei video lunghi la VRAM si esaurisce rapidamente. @bi_9527zx ha pubblicato su X un flusso funzionante su una scheda da 8 GB: scaricare tutti gli altri modelli, dividere il filmato in fotogrammi PNG con ffmpeg, ingrandire ogni frame singolarmente a 4x e poi ricomporre il video con ridimensionamento e padding tramite ffmpeg. Funziona, ma rende evidente il compromesso:

"Può restare un po' di sfarfallio, perché ogni frame viene elaborato in modo indipendente." - u/Dagnarus15, r/upscaling

Il limite di velocità esiste davvero

Per dare un ordine di grandezza, @zinya2dx riferisce su X circa un'ora di GPU al massimo carico per portare approssimativamente 20 secondi di video in qualità SD a 4K. Le immagini statiche sono molto più gestibili: @Tomoari_hsmt ha misurato circa 2 secondi per immagine con una GPU della classe 860M dotata di NPU, su X.

Real-ESRGAN, Topaz e SeedVR2 a confronto nel 2026

Oggi Real-ESRGAN si confronta sia con suite in abbonamento sia con upscaler open basati sulla diffusione, che rigenerano il dettaglio anziché limitarsi a renderlo più nitido.

Tutti i dati di velocità arrivano da un benchmark open aggiornato continuamente, eseguito su RTX 5090 nel giugno 2026. I carichi di lavoro non coincidono — Real-ESRGAN è stato misurato a x4 su input 720p in fp16, Topaz Proteus a 1080p e 4K — quindi vanno letti come ordini di grandezza. Le raccomandazioni dello stesso benchmark delineano bene la gerarchia: Real-ESRGAN per batch economici e anteprime, SeedVR2-7B per il 4K di qualità cinematografica.

SeedVR2, pubblicato da ByteDance a ICLR 2026 con licenza Apache-2.0, rigenera i dettagli tramite diffusione. Il rovescio della medaglia è indicato nelle note metodologiche del benchmark: gli upscaler a diffusione rendono meglio con input sintetici, ma possono inventare un volto nuovo e variare da un fotogramma all'altro. Sui bordi, gli strumenti open più recenti sono già avanti: un utente di X, confrontando Real-ESRGAN e FlashVSR, l'ha sintetizzato così:

"RealESRGAN finisce per avere meno dettaglio." - @dawidope, X

Anche gli utenti di lunga data lo abbandonano talvolta per la perdita di dettaglio sulle fonti difficili: "noto semplicemente che a volte brucia i dettagli", ha scritto @realrebelai su X, prima di passare a Topaz come soluzione di emergenza.

La via API elimina ogni dubbio sull'hardware. Il servizio ospitato nightmareai/real-esrgan di Replicate costa $2 ogni 1.000 immagini prodotte ($0,002 ciascuna), supporta una scala fino a 10 con l'interruttore per i volti GFPGAN, raccomanda input sotto i 1440p ed è stato eseguito circa 97 milioni di volte, secondo il contatore della pagina. Un esempio di previsione mostrato nella pagina si è completato in circa 2,5 secondi. Se il problema è installare software in locale, l'upscaler ospitato di AIReiter svolge lo stesso lavoro dal browser.

Risposte rapide: licenza, hardware, video e file .pth

Real-ESRGAN è gratuito anche per uso commerciale?

Sì. Il progetto usa la licenza BSD 3-Clause, fra le più permissive dell'open source. I binari ncnn convertiti e i pesi rilasciati sono distribuiti con il repository; prima di distribuire un prodotto commerciale, leggete il file LICENSE di ogni repository coinvolto.

Real-ESRGAN richiede una GPU NVIDIA?

No. La build ncnn-vulkan e Upscayl funzionano con Intel, AMD e NVIDIA tramite Vulkan. CUDA conta soltanto nel percorso Python/PyTorch, dove una scheda NVIDIA rappresenta la soluzione più veloce.

Real-ESRGAN può ingrandire i video?

Sì, ma solo fotogramma per fotogramma. realesr-animevideov3 gestisce clip anime e il benchmark open abbina Real-ESRGAN al filtro VapourSynth vs_temporalfix per le anteprime, ma lo sfarfallio temporale non scompare mai del tutto perché ogni frame viene ingrandito indipendentemente.

Posso caricare un file .pth in ncnn-vulkan?

Non direttamente: ncnn richiede file convertiti .param/.bin. La conversione è possibile, ma presenta limiti netti:

"Funziona solo con i modelli 4x della vecchia architettura." - u/nmkd, r/GameUpscale

Qual è il backend di esecuzione più veloce?

Il modello resta lo stesso, il backend no. Un utente di lunga data ha rilevato che lo stesso lavoro è molto più lento fuori da Vulkan: "per me è molto più lento rispetto a quando uso Vulkan", ha scritto u/SouthernVisit3076 su r/software. Testate la vostra scheda prima di attribuire la colpa al modello.

Quale soluzione usare stasera

Real-ESRGAN migliora i pixel già presenti; gli strumenti a diffusione li sostituiscono. La scelta dipende dal fatto che la fonte debba restare fedele all'originale o privilegiare l'estetica:

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